Databricks Performance Optimization - Korean
이 과정에서는 Spark와 Delta Lake를 이용하여 워크로드와 물리적 레이아웃을 최적화하는 방법과 Spark UI를 분석하여 성능을 평가하고 애플리케이션을 디버깅하는 방법을 알아봅니다. 스트리밍, liquid 클러스터링, 데이터 스키핑, 캐싱, photon 등의 주제를 다룹니다.
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이 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 갖춘 참가자를 위해 개발되었습니다.
Databricks를 사용하여 기본적인 코드 개발 작업(클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 작업 사용, git에서 리포지토리 가져오기 등)을 수행할 수 있습니다.
중급 수준의 PySpark 프로그래밍 경험
다양한 파일 형식 및 데이터 소스에서 데이터 추출
정제된 데이터에 다수의 일반적인 변환 적용
고급 내장 기능을 사용하여 복잡한 데이터의 구조 변경 및 조작
Delta Lake를 사용한 중급 프로그래밍 경험(테이블 생성, 전체 및 증분 업데이트 수행, 파일 압축, 이전 버전 복원 등)
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